Alphabetの子会社であるWaymoは、米国の15都市で4,000台以上の自動運転車フリートを運営しています。Waymo Driverとして知られる同社の技術は、lidarセンサー、カメラ、カスタムマップ、および機械学習を組み合わせて、人間のオペレーターなしで都市環境をナビゲートします。サンフランシスコのような都市では、Waymoはすでに大きな市場シェアを確保しており、配車サービスの主要な競合相手としての地位を確立しています。同社の拡大戦略は、ワシントンD.C.、ニューヨーク、ロンドン、東京を含む主要な拠点をターゲットとしており、世界的な普及に向けた動きを示唆しています。
Waymoの体験において最も注目すべき側面の一つは、ステアリングホイールのような伝統的な車の機能を維持していることです。車両は完全に自動運転ですが、車が移動する際にステアリングホイールは依然として動きます。Waymoのインサイト責任者であるMegan Neese氏は、動くホイールが一部の人には「不気味」に感じられるかもしれない一方で、多くの乗客は車の動作が認識可能で親しみやすく感じられるため、安心感を得ていると指摘しました。この設計上の選択は二つの目的を果たしています。一つは、標準的な安全機能を維持することを求める法的義務を満たすこと、そしてもう一つは、人間による運転から機械による運転へと移行する乗客にとっての心理的な架け橋を提供することです。Waymoは、自社の車両が人間が運転する車よりも「10倍安全」であると主張して安全実績を宣伝しており、これは重大な負傷やそれ以上の事態を引き起こす衝突が92%減少しているという数値に基づいています。
これらの安全性の向上にもかかわらず、自動運転車を公共生活に統合することは、独自の技術的および社会的摩擦点を明らかにします。例えば、Waymoの車両は、サンフランシスコでの花火の上を走行したり、アトランタでの洪水の中で停止したりといった、予測不可能な環境要因に遭遇してきました。車両が建設区域に入り、コーンを通り抜けて加速した特定の事案は、ソフトウェアのリコールと高速道路サービスの停止につながりました。これらの瞬間は、標準的なトレーニングデータから外れるシナリオである「エッジケース」に直面した際の、現在の機械学習モデルの限界を浮き彫りにしています。さらに、ユーザーの体験は様々です。一部のユーザーは、車両が人間の運転手よりも歩行者や自転車に対してより配慮していると称賛する一方で、他のユーザーは、道路の混雑を感知して遠くの駐車場にあるピックアップ地点へ案内されるなど、ソフトウェアのルート選択の論理に不満を報告しています。これらの事案は、自動運転が疲労などの人間中心のリスクを軽減できる一方で、継続的な改良と公衆の適応を必要とする新しい種類の「ロボットのミス」を導入することを強調しています。